Глава 11 Искусственный интеллект: криптоанализ

Глава 11 Искусственный интеллект: криптоанализ

Мыслящие существа способны проявлять очень сложные формы поведения, обладая сознанием, механизмы которого мы понимаем очень смутно. Подумайте, например, как вы планируете маршрут поездки по городу, чтобы выполнить массу дел. В плохо освещенном помещении вам удается распознавать границы предметов и избегать столкновений. Вы можете сосредоточиться на беседе с одним собеседником на шумной вечеринке, где много людей говорит одновременно. Ни одна из этих задач не имеет четкого алгоритмического решения. Планирование маршрута относится к классу NP-полных задач. Передвижение в темноте подразумевает принятие решения на основе неполной и нечеткой зрительной информации. Выделение речи одного человека из множества разговоров требует умения улавливать полезную информацию в шуме и отфильтровать нужные сообщения из общей какофонии.

Эти и подобные им проблемы привлекают внимание исследователей в области искусственного интеллекта, которые стремятся улучшить наши представления о разуме человека. В частности, создаются интеллектуальные системы, которые подражают некоторым аспектам поведения человека. Ерман, Ларк и Хайес-Рот указывали, что "интеллектуальные системы отличаются от традиционных рядом признаков (не все из них обяэательны):

• способностью достигать целей, меняющихся во времени;

• способностью усваивать, использовать и преобразовывать знания;

• способностью оперировать с разнообразными подсистемами, варьируя используемые методы;

• интеллектуальным взаимодействием с пользователями и другими системами;

• самостоятельным распределением ресурсов и концентрацией внимания" [1].

Реализация в системе хотя бы одного из этих требований уже является непростой задачей. Еще сложнее сделать интеллектуальную систему для использования в некоторых специфических прикладных областях, например, в медицинской диагностике и диспетчеризации авиарейсов: такие системы должны, как минимум, не причинять вреда, а искусственный интеллект практически ничего не знает о здравом смысле.

Успехи энтузиастов в этой области несколько преувеличены; но, тем не менее, искусственный интеллект дал немало хороших практических идей, в частности представление знаний, концепция информационной доски и экспертные системы [2]. В данной главе рассматриваются подходы к созданию интеллектуальной системы расшифровки криптограмм на основе метода информационной доски, в достаточной степени моделирующего человеческий способ решения задачи. Как мы увидим, методы объектно-ориентированного проектирования очень хорошо работают в этой области.